印度卡路里消耗预测数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：卡路里消耗,健康,健身,机器学习,预测模型,个人特征,活动特征
数据概述：
本数据集收录了用户在进行各种身体活动时消耗的卡路里信息，数据来源于1963年至2021年间印度的健康与健身记录，涵盖近60年的健身活动数据。数据集包括用户的个人特征（如年龄、性别、体重等）和活动相关的特征（如活动类型、持续时间、强度等），为研究和预测卡路里消耗提供了全面的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于卡路里消耗预测、健身效果评估、个性化健康建议等多种场景。研究人员可以利用此数据开发机器学习模型，预测不同用户在特定活动中的卡路里消耗；健身教练和健康管理师可以借助数据提供个性化的健身计划；消费者可以参考数据优化自己的健身 routine，以达到更好的健康效果。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解卡路里消耗与身体健康的关系。
举例：
通过分析数据集中的个人特征和活动特征，机器学习模型可以预测出不同用户在跑步、骑行等不同活动中的卡路里消耗量。例如，一个30岁的男性用户，体重为70公斤，持续跑步30分钟，心率为120次/分钟，模型可以预测他在这次活动中大约消耗了300卡路里。这样的预测有助于用户更好地了解自己的身体状况和健身效果，进而调整和优化健身计划。
